Was sind KI-Agenten?

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In der heutigen KI-verliebten Welt sind Unternehmen immer auf der Suche nach Möglichkeiten, ihre Prozesse zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und der Zeit einen Schritt voraus zu sein. KI-Agenten, auch bekannt als intelligente Agenten oder "KI-Assistenten" bei turian, sind eine der neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz, die Unternehmen helfen können, diese Ziele zu erreichen. Diese Agenten können verschiedene Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und mit Nutzern auf eine menschenähnliche Weise interagieren. Mit jeder Interaktion können bestimmte Arten von Agenten lernen und ihre Leistung verbessern.

Im Gegensatz zu menschlichen Akteuren, deren körperliche und geistige Fähigkeiten begrenzt sind, haben KI-Agenten das Potenzial, ununterbrochen zu arbeiten, riesige Datenmengen blitzschnell zu analysieren und auf der Grundlage dieser Daten präzise Entscheidungen zu treffen. Es ist klar, dass KI-Agenten die Zukunft der künstlichen Intelligenz und der Automatisierung in Unternehmen sind.

Aber was genau sind KI-Agenten? Wie unterscheiden sie sich von KI-Chatbots oder anderen KI-Anwendungen? Und wie können sie Ihrem Unternehmen nützen? Wenn Ihnen diese Fragen durch den Kopf gehen, dann lesen Sie weiter, um alles zu erfahren, was Sie über KI-Agenten wissen müssen. Von ihren Kerneigenschaften und Komponenten bis hin zu ihren verschiedenen Typen und zukünftigen Einsatzmöglichkeiten werden wir alles abdecken, damit Sie das Potenzial von KI-Agenten besser verstehen.

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Was ist ein KI-Agent?

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Bildnachweis: Freepik

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Ein Agent mit künstlicher Intelligenz (KI) ist ein Softwareprogramm, das Aufgaben im Auftrag eines Benutzers ausführen kann, oft mit einem Grad an Autonomie und Intelligenz, der dem eines Menschen ähnelt oder ihn in manchen Fällen sogar übertreffen kann. Diese Agenten können Prozesse automatisieren, mit ihrer Umgebung interagieren und auf der Grundlage der gesammelten Daten Entscheidungen treffen, um selbstbestimmte Aufgaben auszuführen und vorgegebene Ziele zu erreichen.

Ähnlich wie Menschen bestimmen KI-Agenten selbstständig die beste Vorgehensweise, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Sie verwenden komplexe Algorithmen aus Bereichen des maschinellen Lernens, Natural Language Processing, neuronaler Netze oder Transformationsmodelle, um große Datenmengen zu verarbeiten, daraus zu lernen und optimale Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Zielfunktion zu treffen. Einige agentenbasierte KI-Systeme können ihre Leistung im Laufe der Zeit sogar verbessern, indem sie aus ihren Fehlern lernen und das Feedback der Benutzer (Menschen) einbeziehen. 

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Kernattribute von KI-Agenten

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Lassen Sie uns tiefer in die Kerneigenschaften eintauchen, die einen KI-Agenten ausmachen.

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Eigenständigkeit

KI-Agenten arbeiten autonom. Sie treffen eigenständig Entscheidungen und ergreifen Maßnahmen, ohne dass ein Mensch eingreift. Dank dieser Autonomie können sie komplexe Aufgaben ausführen und in Echtzeit entscheiden, wie sie eine Aufgabe am besten erledigen, ohne ständig auf menschliche Eingaben angewiesen zu sein.

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Kontinuierliches Lernen

Eines der charakteristischen Merkmale von KI-Agenten ist ihre Fähigkeit, aus dem Feedback, das sie erhalten, zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern. Dieses Feedback kommt von zwei wichtigen Quellen: einem Kritiker oder der Umgebung selbst. Bei dem Kritiker kann es sich um einen menschlichen Bediener handeln, der die Leistung des Agenten bewertet, oder um ein anderes KI-System, das Feedback gibt. In der Zwischenzeit liefert die Umgebung Feedback in Form von Ergebnissen, die sich aus den Aktionen des Agenten ergeben. Diese Rückkopplungsschleife ermöglicht es KI-Agenten, sich an veränderte Umgebungen anzupassen, aus ihren Erfahrungen zu lernen und in Zukunft bessere Entscheidungen zu treffen. Je mehr Daten er erhält, desto besser wird er bei der Erfüllung von Aufgaben und dem Erreichen von Zielen.

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Reaktiv und proaktiv

KI-Agenten können sowohl reaktiv als auch proaktiv arbeiten. Im reaktiven Modus nehmen sie Veränderungen in ihrer Umgebung wahr und reagieren darauf. So können sie in Echtzeit Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellen Bedingungen treffen. Im proaktiven Modus hingegen ergreifen KI-Agenten die Initiative und führen Aufgaben zur Erreichung ihrer Ziele aus. Das bedeutet, dass sie potenzielle Veränderungen vorhersehen und Maßnahmen ergreifen können, um diese zu verhindern oder abzumildern.

In einem Kundendienstszenario kann ein KI-Agent beispielsweise reaktiv arbeiten, indem er Kundenanfragen analysiert und automatisierte Antworten liefert. Er kann aber auch proaktiv arbeiten, indem er potenzielle Probleme oder Beschwerden identifiziert und einen menschlichen Vertreter alarmiert, der eingreift, bevor es eskaliert.

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Schlüsselkomponenten eines KI-Agenten

Ein KI-Agent mag auf den ersten Blick wie ein komplexes Labyrinth erscheinen, aber wenn man seine Kernkomponenten versteht, kann man erkennen, wie er funktioniert. Hier sind die wichtigsten Komponenten eines KI-Agenten:

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Funktion des Agenten

Die Agentenfunktion ist das Herz und die Seele eines KI-Agenten. Sie legt fest, wie der Agent Daten in Aktionen umwandelt. Einfacher ausgedrückt: Sie sagt der KI, was sie auf der Grundlage der gesammelten Informationen tun soll. Sie ist im Wesentlichen die "Intelligenz" der KI, da sie das Denken und die Entscheidungsfindung einschließt, um ihre Ziele zu erreichen.

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Wissensdatenbank

Hier speichert ein KI-Agent sein gesammeltes Wissen und seine Informationen über die Welt und den Bereich, in dem er tätig ist. Dieses Wissen ist oft vordefiniert oder wurde durch Training mit Daten erlernt. Es bildet den Grundstein für den Entscheidungsprozess des Agenten.

Ein Chatbot, der zur Unterstützung von Vertriebsaufgaben entwickelt wurde, kann beispielsweise über eine Wissensdatenbank verfügen, die Informationen über Produkte, Preise, Werbeaktionen, interne Unternehmensrichtlinien (z. B. Kommunikationsstil, Sprache, Rückgaberichtlinien usw.) und Kundenpräferenzen enthält. Jedes Unternehmen, das den Einsatz eines KI-Agenten plant, muss diesen mit spezifischen Unternehmensdaten trainieren oder instruieren. Während große Sprachmodelle (LLMs) aus einer Vielzahl von Daten lernen können, benötigen KI-Agenten, die für bestimmte Funktionen entwickelt wurden, ein spezielles Training, um relevanten Output zu erzeugen.

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Wahrnehmung (“Percepts”)

Wahrnehmungen (“percepts”) sind die sensorischen Signale, die KI-Agenten aus ihrer Umgebung aufnehmen. Diese Hinweise liefern wichtige Erkenntnisse über den aktuellen Zustand der beobachtbaren Welt, in der der Agent agiert. Handelt es sich bei dem KI-Agenten beispielsweise um einen Chatbot für den Kundendienst, können die Wahrnehmungen Folgendes umfassen:

• Benutzereingaben (z.B. Text)
• Frühere Interaktionen mit Kunden
• Kundeninformationen (z. B. Name, Kontodaten)
• Kontext (z. B. Zeit, Datum, Ort)
• Sprachpräferenzen

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Betätigungselement (“Actuator”)

Actuators sind wie die Muskeln eines KI-Agenten, die es ihm ermöglichen, physisch mit seiner Umgebung zu interagieren. Sie können von einfachen Aktionen wie dem Versenden einer E-Mail bis hin zu komplexeren Aktionen wie der Steuerung eines selbstfahrenden Autos reichen. Einfach ausgedrückt: Sie führen die von der Agentenfunktion getroffenen Entscheidungen aus. Beispiele für Aktuatoren sind:

• Textantwortgeneratoren, die von Chatbots verwendet werden, können textbasierte Antworten erzeugen und an Benutzer senden.
• Dienstintegrations-APIs, die es Chatbots ermöglichen, mit externen Systemen (wie ERP/CRM) zu interagieren, um Informationen wie Kundendaten, Support-Tickets oder den Auftragsstatus abzurufen oder zu aktualisieren, falls erforderlich.
• Benachrichtigungen und Warnungen (z. B. per E-Mail) versenden, um die Nutzer über relevante Aktualisierungen zu informieren und zu beschäftigen.

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Arten von KI-Agenten

KI-Agenten lassen sich je nach ihren Fähigkeiten, Funktionen und Möglichkeiten in verschiedene Typen einteilen. Hier sind einige der gängigsten Arten von KI-Agenten:

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1. Einfache Reflex-Agenten

Einfache Reflexagenten sind die einfachste Art von KI-Agenten. Sie arbeiten auf der Grundlage einer Reihe von vordefinierten Regeln und berücksichtigen nur die aktuelle Wahrnehmung (percept). Sie verfügen über kein Gedächtnis und keine Lernfähigkeit und können nur einfache Aufgaben bewältigen. Diese Agenten eignen sich für Aufgaben mit begrenzter Komplexität und einem engen Spektrum an Fähigkeiten. Sie eignen sich für einfache Aufgaben, bei denen die Umgebung vollständig beobachtbar ist und kein Lernen oder Anpassen erforderlich ist. Ein Beispiel könnte ein einfacher Thermostat sein, der die Heizung einschaltet, wenn die Temperatur unter einen bestimmten Schwellenwert fällt.

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2. Modellgestützte Reflex-Agenten

Modellbasierte Reflexagenten sind den einfachen Reflexagenten recht ähnlich, verfügen aber über einen fortgeschritteneren Entscheidungsmechanismus. Sie stützen sich nicht nur auf vordefinierte Regeln, sondern verfügen auch über ein internes Modell der Welt, in der sie agieren, so dass sie komplexere Aufgaben bewältigen können. Sie werden häufig in der Technologie für selbstfahrende Autos eingesetzt, wo sie Daten sammeln und analysieren können, um während der Fahrt fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein selbstfahrendes Auto könnte beispielsweise einen modellbasierten Reflexansatz verwenden, um die Position von Fahrzeugen und Fußgängern in der Nähe im Laufe der Zeit zu verfolgen.

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3. Zielbasierte Agenten

Zielbasierte Agenten sind darauf ausgelegt, bestimmte Ziele oder Ergebnisse zu erreichen. Sie verfügen im Vergleich zu anderen Agenten über fortgeschrittenere Denkfähigkeiten und können verschiedene Möglichkeiten zur Erreichung ihrer Ziele bewerten. Anstatt nur vordefinierten Regeln zu folgen, vergleichen diese Agenten und wählen den effizientesten Weg, um ihr Ziel zu erreichen. Zu dieser Kategorie gehören Agenten, die in der Robotik oder bei komplexen Problemlösungsaufgaben eingesetzt werden, bei denen das Endziel explizit definiert ist.

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4. Nutzenbasierte Agenten

Nutzenbasierte Agenten setzen einen fortschrittlichen Algorithmus ein, um die Benutzer bei der Maximierung ihrer gewünschten Ergebnisse zu unterstützen. Diese Agenten vergleichen verschiedene Szenarien und deren erwarteten Nutzen und schlagen die beste Handlungsweise vor. Mit anderen Worten: Sie treffen Entscheidungen auf der Grundlage dessen, was den höchsten Grad an Zufriedenheit oder Nutzen bringt. Sie werden in komplexen Umgebungen eingesetzt, in denen Kompromisse notwendig sind und Aktionen auf der Grundlage ihrer erwarteten Ergebnisse ausgewählt werden müssen.

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5. Lernende Agenten

Lernende Agenten sind in der Lage, aus ihren bisherigen Erfahrungen zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen. Diese Agenten nutzen Daten und Feedbackschleifen, um ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern und im Laufe der Zeit genauere Entscheidungen zu treffen. Sie bestehen aus Komponenten wie einem Lernelement, einem Leistungselement, einem Kritiker und einem Problemgenerator. Sie passen sich auf der Grundlage von Rückmeldungen aus der Umgebung an, was sie sehr vielseitig macht. Diese Art von Agenten wird beispielsweise im e-commerce eingesetzt, wo sie aus dem Verhalten und den Vorlieben der Benutzer lernen, um ein personalisiertes Erlebnis zu bieten.

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KI Agent vs. KI Chatbot: Was ist der Hauptunterschied?

Auf den ersten Blick mögen KI-Agenten und Chatbots wie zwei Seiten derselben Medaille erscheinen, aber in Wirklichkeit unterscheiden sie sich in Bezug auf ihren Zweck und ihre Fähigkeiten erheblich. KI-Agenten sind für die Ausführung autonomer Aufgaben konzipiert, während Chatbots in erster Linie für die Interaktion mit Menschen geschaffen werden. Einer der Hauptunterschiede zwischen KI-Agenten und KI-Chatbots ist ihre Fähigkeit, eigenständig zu handeln.

Chatbots sind so programmiert, dass sie auf menschliche Eingaben reagieren und Hilfestellung leisten, aber sie sind nicht in der Lage, selbständig tätig zu werden; ihr einziger Zweck ist es, Menschen zu unterstützen. KI-Agenten hingegen müssen nicht unbedingt mit Menschen interagieren, sondern können selbstständig eine Aufgabe übernehmen und sie ohne weitere Eingaben eines Menschen ausführen. Dank dieser Vielseitigkeit können KI-Agenten in einem breiteren Spektrum von Umgebungen agieren und Aufgaben erfüllen, die über einfache Konversationen hinausgehen. 

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Beispiel: KI-Agenten für den Kundenservice in Fertigungsunternehmen

Schauen wir uns ein Beispiel aus der Kundendienstabteilung eines B2B-Industrieunternehmens an, um die Unterschiede im Detail zu verstehen. Stellen Sie sich einen B2B-Industriehersteller vor, der spezielle Maschinenteile an andere Unternehmen liefert. Das Unternehmen setzt sowohl einen KI-Chatbot als auch einen KI-Agenten zur Erledigung von Kundendienstaufgaben ein, aber ihre Rollen und Fähigkeiten unterscheiden sich.

Nehmen wir für unser Beispiel an, dass ein Geschäftskunde eine Auftragsänderung und eine Rückerstattung für defekte Komponenten verlangt.

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KI Chatbot:

• Zweck: Der Chatbot ist in das Online-Kundendienstportal des Herstellers integriert. Er unterstützt Kunden bei der Beantwortung von Fragen zu Produkten, zum Bestellstatus und bei der Fehlersuche für Maschinenkomponenten.
• Funktionsweise: Ein Einkaufsleiter eines Kundenunternehmens kontaktiert den Chatbot, um eine bestehende Bestellung für eine Charge von Maschinenteilen zu ändern. Außerdem möchte er eine Rückerstattung für einige Komponenten einer früheren Bestellung beantragen, die sich als fehlerhaft erwiesen haben.
• Einschränkung: Der Chatbot kann Informationen über das Verfahren zur Änderung von Bestellungen liefern und die Rückgabe- und Erstattungsrichtlinien des Unternehmens erläutern. Er kann den Kunden durch die Schritte zum Ausfüllen der erforderlichen Formulare führen oder ihn zum entsprechenden Abschnitt des Kundenportals leiten. Allerdings kann der Chatbot die Bestellung nicht ändern oder die Rückerstattung bearbeiten. Er kann das Problem nur an einen Mitarbeiter des Kundendienstes weiterleiten.

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KI-Agent:

• Zweck: Der KI-Agent soll komplexe Backend-Aufgaben wie Auftragsverwaltung, Rückerstattungsbearbeitung und Bestandsanpassungen selbstständig erledigen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
• Funktionsweise: Sobald der Kunde seine Anfrage über das Portal einreicht (z. B. nachdem der Chatbot ihn angeleitet hat), übernimmt der KI-Agent:some text
  • Änderung der Bestellung: Der KI-Agent überprüft die aktuellen Auftragsdetails, prüft die Lagerbestände und aktualisiert den Auftrag selbstständig entsprechend den neuen Spezifikationen des Kunden. Er passt die Mengen an, aktualisiert die Lieferpläne und berechnet die Gesamtkosten neu.
  • Bearbeitung der Rückerstattung: Der KI-Agent prüft die Datensätze für die vorherige Bestellung, verifiziert den Mängelbericht und wendet die Garantie- oder Rückgaberichtlinien des Unternehmens an, um die Erstattung zu genehmigen. Er verarbeitet die Rückerstattung über das Finanzsystem und aktualisiert den Kontostand des Kunden.
  • Bestandsaufnahme und Qualitätskontrolle: Der KI-Agent markiert außerdem automatisch die fehlerhaften Komponenten im Bestandsverwaltungssystem und löst eine Qualitätskontrolle aus. Er kann sogar eine Nachbestellung oder eine Anpassung der Lagerbestände auf der Grundlage der gemeldeten Mängel vorschlagen.
  • Kundenbenachrichtigung: Nach Abschluss der Aufgaben sendet der KI-Agent eine detaillierte Bestätigung an den Einkaufsleiter, in der die an der Bestellung vorgenommenen Änderungen, die erfolgte Rückerstattung und alle weiteren Maßnahmen (z. B. die Überprüfung der Qualitätskontrolle) aufgeführt sind.

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Trotz ihrer Unterschiede haben KI-Agenten und KI-Chatbots jedoch einige Gemeinsamkeiten in Bezug auf die zugrunde liegende Technologie, die sie verwenden.

• Natural Language Processing (NLP): Sowohl KI-Agenten als auch Chatbots sind auf NLP angewiesen, um menschliche Sprache zu verstehen und angemessen zu reagieren.
• Große Sprachmodelle (LLM): KI-Agenten und Chatbots können beide große Sprachmodelle (wie OpenAIs GPT) verwenden, um ihre Antworten und Interaktionen zu steuern. LLMs sind im Grunde Modellarchitekturen, die sich mit NLP beschäftigen.
• Vektordatenbanken: Um menschliche Eingaben besser zu verstehen, nutzen sowohl KI-Agenten als auch Chatbots Vektordatenbanken und Einbettungen, um große Datenmengen zu speichern und zu analysieren.

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Anwendungen von Agenten der Künstlichen Intelligenz (KI-Agenten)

KI-Agenten (oder intelligente Agenten) halten Einzug in verschiedene Branchen und verändern die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Hier sind einige der häufigsten Anwendungen von KI-Agenten:

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1. Autonome Fahrzeuge

Eine der futuristischsten Anwendungen von KI-Agenten sind selbstfahrende Autos und Drohnen. Diese Hightech-Fahrzeuge nutzen KI-Agenten, um mit minimalem menschlichen Eingriff zu navigieren und zu arbeiten. Sie nutzen Sensoren und Kameras, um ihre Umgebung wahrzunehmen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen (z. B. wann sie anhalten, abbiegen oder Hindernissen ausweichen sollen). Sie können erkennen, wann sich das Fahrzeug einer Ampel/einem Stoppschild nähert oder sich an veränderte Straßenbedingungen anpassen.

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2. Kundenservice

KI-Agenten gehören zu den am häufigsten eingesetzten Tools in der Kundendienstbranche. Da sie mit Unternehmensdaten interagieren können, können Unternehmen sie als Kundenassistenten einsetzen. KI-Agenten können Kundenanfragen beantworten, Produktinformationen bereitstellen und sogar beim Einkaufen helfen. Sie können auch Kundendaten analysieren, um Muster zu erkennen und das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern. Das spart nicht nur Zeit und Ressourcen für das Unternehmen, sondern erhöht auch die Kundenzufriedenheit.

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3. Virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa, Cortana und Google Assistant sind ebenfalls Beispiele für KI-Agenten. Sie nutzen die Natural Language Processing (NLP), um Benutzerbefehle zu verstehen und Aufgaben wie das Einstellen von Erinnerungen, das Abspielen von Musik oder die Bereitstellung von Informationen auszuführen. Diese Agenten werden in intelligenten Häusern immer beliebter, wo sie angeschlossene Geräte wie Beleuchtung, Thermostate und Sicherheitssysteme steuern.

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4. Prozesse der Lieferkette

Im Lieferkettenmanagement können KI-Agenten eingesetzt werden, um Prozesse zu optimieren. So können KI-Agenten beispielsweise Beschaffungsaufgaben wie Bestellbestätigungen automatisieren oder bei Vertriebs- und Serviceaufgaben wie der Bestätigung von Kundenaufträgen helfen. Sie können auch bei der Bestandsverwaltung helfen, indem sie Nachfragemuster analysieren und optimale Lagerbestände vorschlagen. Außerdem können KI-Agenten potenzielle Unterbrechungen oder Verzögerungen in der Lieferkette vorhersagen und alternative Lösungen vorschlagen, um die Auswirkungen zu minimieren. Auf diese Weise können Unternehmen Zeit und Geld sparen und gleichzeitig einen effizienten und zuverlässigen Betrieb der Lieferkette sicherstellen.

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Wie verändern KI-Agenten die Natur der Arbeit?

Während KI-Agenten vielleicht Bilder von futuristischen Robotern heraufbeschwören, die die Welt erobern, ist die Realität nicht ganz so dramatisch - zumindest im Moment ;-). KI-Agenten sind dazu da, menschliche Fähigkeiten zu unterstützen und zu verbessern, anstatt sie zu ersetzen. Ein KI-Agent benötigt menschliche Auslöser (Befehle, Eingaben usw.), um seine Ziele zu verstehen, aus Daten zu lernen und bei der Ausführung von Aufgaben Regeln und Beschränkungen zu befolgen. Obwohl der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Branchen wie Kundenservice, Finanzwesen und Gesundheitswesen weiter zunimmt, sind KI-Agenten nicht dazu gedacht, menschliche Arbeitskräfte zu ersetzen.

Wir werden wahrscheinlich einen Anstieg bei der Ausbildung und Schulung von Arbeitnehmern sehen, um KI in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, insbesondere in Branchen, wo routinemäßige und repetitive Aufgaben automatisieren werden können (z. B. wiederholte Dateneingabe bei der Bearbeitung von Vertriebsaufträgen oder Dokumentenanalyse im Compliance-Management). Wenn dies richtig gemacht wird, können die Mitarbeiter ihre Zeit für manuelle Aufgaben reduzieren und die frei gewordene Zeit nutzen, um sich auf komplexere, strategische Aufgaben zu konzentrieren. Diese Verlagerung der Arbeit wird zu einer effizienteren, produktiveren und zufriedeneren Belegschaft führen. Auch wenn KI-Agenten die Zukunft der Arbeit sein mögen, sind sie keine Bedrohung für menschliche Arbeitsplätze. Sie sind vielmehr ein Werkzeug, das Unternehmen und ihren Teams helfen kann, schneller, intelligenter und effektiver zu arbeiten.

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Wie kann turian helfen, Ihre Geschäftsabläufe zu optimieren?

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Unsere KI-Agenten sind darauf ausgelegt, den Kontext und die Nuancen natürlicher Sprache zu verstehen, genau wie Menschen. turian kann auf Freitextanfragen von Kunden antworten, personalisierte E-Mails schreiben und sogar lange Gesprächsverläufe analysieren, um präzise und relevante Antworten zu geben. turian wurde von einem Expertenteam mit umfassenden Branchenkenntnissen entwickelt, um sicherzustellen, dass unsere KI-Agenten einen echten Mehrwert für Ihr Tagesgeschäft bieten.

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Aber was turian wirklich auszeichnet, ist unser Engagement für die Anpassung unserer KI-Assistenten. Wir wissen, dass jedes Unternehmen seine eigenen Arbeitsabläufe und individuellen Anforderungen hat, und wir scheuen keine Mühe, um unsere KI-Agenten entsprechend anzupassen. Unser Team arbeitet eng mit jedem Kunden zusammen, um sicherzustellen, dass sich unsere Assistenten nahtlos in die bestehenden Systeme und Prozesse einfügen, was einen erheblichen Wettbewerbsvorteil darstellt. Und wenn sich Ihr Unternehmen weiterentwickelt, entwickeln sich auch unsere KI-Agenten weiter.

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Dank der kontinuierlichen Lernfähigkeit passen sich unsere Systeme an und verbessern sich, genau wie echte Mitarbeiter, was sie zu einem unschätzbaren Gewinn für jedes Unternehmen macht. Und was noch besser ist? Innerhalb von weniger als zwei Wochen kann unsere KI-Software in Betrieb genommen werden. Sie müssen nicht Ihre Unternehmensdaten einspeisen, um die KI zu trainieren; sie ist bereits trainiert und einsatzbereit! turian lässt sich nahtlos in Ihre E-Mail-Clients (z.B. Outlook oder Gmail) und ERP/CRM-Systeme (z.B. SAP, Oracle, MS Dynamics 365, etc.) integrieren. Dank unserer intuitiven Benutzeroberfläche können Sie alle Aufgaben, die von unseren KI-Agenten ausgeführt werden, einfach überwachen und verwalten. Wir sind so überzeugt von unserer Technologie, dass wir einen kostenlosen und unverbindlichen Proof of Concept (PoC) anbieten, damit Sie selbst sehen können, wie turian Ihre Geschäftsabläufe optimieren kann.

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